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Enregistrement W4408091502 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2024.59883

Barriers to Deprescribing Benzodiazepines in Older Adults in a Survey of European Physicians

2025· article· en· W4408091502 sur OpenAlexaff
Vladyslav Shapoval, Marie de Saint Hubert, Perrine Evrard, François‐Xavier Sibille, Carole E. Aubert, Lucy Bolt, Vagioula Tsoutsi, Panagoula Κollia, Antoni Salvà, Ramón Miralles, Adam Wichniak, Katarzyna Gustavsson, Torgeir Bruun Wyller, Enrico Callegari, Jeremy Grimshaw, Justin Presseau, Séverine Henrard, Anne Spinewine

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDeprescribingMedicineFamily medicineBeers CriteriaLogistic regressionPolypharmacyMedical prescriptionNursingIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: The use of benzodiazepine receptor agonists (BZRA) poses serious health risks to older adults. Although several guidelines recommend deprescribing, implementation in clinical practice remains limited. Objective: To identify physicians' barriers to and enablers of deprescribing BZRA in adults aged 65 years and older taking a BZRA for sleep problems; to determine factors associated with hospital physicians' intention to deprescribe BZRA and their self-reported routine BZRA deprescribing. Design, Setting, and Participants: This survey study included hospital physicians and general practitioners (GPs) working across 6 European Countries (Belgium, Greece, Norway, Poland, Spain, and Switzerland) between December 2022 and March 2023. Main Outcomes and Measures: Barriers identification via a 35-item questionnaire based upon the Theoretical Domains Framework (TDF). Responses were categorized as major barriers, moderate barriers, and enablers based on their mean scores. Multivariable logistic regressions were used to identify background characteristics and TDF-based domains associated with hospital physicians' intention to deprescribe and self-reported routine deprescribing. Results: Questionnaires from 240 hospital physicians and 96 GPs were analyzed. Most participants were women: 144 (61.0%) hospital physicians and 52 (54.2%) GPs. In terms of experience, the most common reported time in practice was less than 5 years for hospital physicians (76 [31.7%]) and between 10 and 14 years for GPs (35 [36.5%]). Most reported deprescribing BZRA routinely (135 hospital physicians [57.2%] and 66 GPs [72.5%]). Major barriers (and TDF domains) were similar for hospital physicians and GPs across the 6 countries. These barriers included: lack of training (skills), low self-efficacy (beliefs about capabilities), prioritization of other health issues (goals), frustration with the challenges of deprescribing (emotions), insufficient staff and time, absence of local policies (environmental context and resources), and reluctance from patients (social influence). Intention to deprescribe was significantly associated with country, occupation type, and 5 TDF domains: memory, attention, and decision process (odds ratio [OR], 1.70; 95% Ci, 1.22-2.40); social and/or professional role and identity (OR, 5.92; 95% CI, 3.28-11.07); beliefs about capabilities (OR, 2.35; 95% CI, 1.55-3.63); beliefs about consequences (OR, 3.00; 95% CI, 1.61-5.71); and reinforcement (OR, 1.49; 95% CI, 1.05-2.15). Routine deprescribing was significantly associated with 3 TDF domains: memory, attention, and decision processes; intentions; and emotions. Conclusion: In this theory-based survey study of physicians, physicians and general practitioners described numerous barriers to deprescribing BZRA in older adults. Our findings indicate that effective deprescribing efforts require approaches that address both reflective processes (eg, enhancing capability) and impulsive processes (eg, managing emotions).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,281 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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